כאשר אנו מנסים להבין מערכת מסוימת, אנו בונים עבורה מודל מתמטי בתקווה שבעזרתו נוכל לשחזר את התנהגותה. בשביל זה אנו בוחרים את המשתנים החשובים לתיאור המערכת, וכותבים משוואות דיפרנציאליות המתארות איך הם משתנים בזמן.

במכניקה המשוואות האלה ניתנות על ידי החוק השני של ניוטון, בו מציבים את הכוחות הפועלים על המערכת. אם נתון המצב ההתחלתי של המערכת, משוואות תנועה אלו קובעות באופן חד משמעי איך היא מתפתחת.

כשניתן לפתור את משוואות אלו ולקבל נוסחה של (x(t, החיזוי עבור המערכת הוא פשוט: הוא נעשה על ידי הצבה בנוסחה.

מכיוון שתמיד קיים אי דיוק בקביעת התנאים ההתחלתיים של המערכת, וכל מודל כולל קירובים, אנו לא מצפים לחיזוי מדויק במאה אחוז. נתונים תנאי ההתחלה בדיוק מסוים, חיזוי טוב הוא ידיעה מראש של מצב המערכת בזמן t בדיוק הנקבע כרצוי.

אם המודל המתאר את המערכת מאפשר לנו לבצע חיזוי טוב ברוב המקרים (ובהמשך נראה למה אנו מתכוונים בכך), אנו אומרים שהמודל הוא טוב.

את הידע שרכשנו עד עתה ניתן לראות במפת המושגים הבאה.